Python的imshow图像框的大小固定为100(20，8)，X轴范围为0到1023，Y轴范围为0到1023，原点在左下角

在Python的Matplotlib库中，`imshow`函数用于显示二维数组作为图像，并默认会调整图像的尺寸以适应容器。如果你想要创建一个特定大小的100x20像素，高8像素的图像框，并设置X轴和Y轴的范围，以及原点位于图像的左下角，可以这样做：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建一个100x20的全零数组作为图像数据
image_data = np.zeros((100, 20), dtype=np.uint8)

# 设置X轴范围从0到1023，Y轴范围也从0到1023
x_range = np.arange(0, 1024)
y_range = np.arange(0, 1024)

# 将坐标转换为图像索引，因为原点在左下角
x_index, y_index = np.meshgrid(x_range - 1, y_range - 1)  # 减一是因为索引是从0开始计数

# 绘制图像，指定图像大小，X和Y轴范围，并设原点在左下角
plt.imshow(image_data, extent=(0, 1023, 0, 1023), aspect='auto', origin='lower')
plt.xlabel('X-axis (0-1023)')
plt.ylabel('Y-axis (0-1023)')

# 显示图像
plt.show()

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Python的subplots图像框的大小固定为100(20，8)，X轴范围为0到1023，Y轴范围为0到1023

在Python的Matplotlib库中，如果你想要创建一个大小固定的子图（比如100像素宽，80像素高），并且X轴和Y轴范围分别为0到1023，你可以这样做：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建一个大小固定的100x80子图
fig, ax = plt.subplots(figsize=(100/72, 80/72))  # 注意：需要将像素转换为英寸，因为默认单位是英寸
ax.set_xlim(0, 1023)
ax.set_ylim(0, 1023)

# 使用numpy生成数据并绘制
image_data = np.zeros((100, 20), dtype=np.uint8)  # 假设这是你的图像数据
im = ax.imshow(image_data, extent=(0, 1023, 0, 1023), aspect='auto', interpolation='nearest')  # 配置图像属性

# 添加轴标签
ax.set_xlabel('X-1023)', fontsize='medium')
ax.set_ylabel('Y-axis (0-1023)', fontsize='medium')

plt.show()

在这个例子中，`figsize`是一个元组，它指定了图像框在英寸单位下的宽度和高度。注意需要将像素转换为英寸，因为默认的绘图单位是英寸。`xlim`和`ylim`设置了X轴和Y轴的范围。

把一个取值为0到127的二维numpy数组，用plt作为灰度图保存的python代码

使用matplotlib库中的`imshow()`函数可以将二维numpy数组转换为灰度图像并保存。这里是一个简单的示例：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 假设你的二维numpy数组叫做gray_array，取值范围0到127
gray_array = np.random.randint(0, 128, (10, 10))  # 生成一个随机的10x10灰度矩阵

# 将0-127映射到0-255，因为imshow通常需要0-255的灰度值
gray_scaled = gray_array * 255 / 127

# 创建一个新的figure
plt.figure()

# 使用imshow显示灰度图像
plt.imshow(gray_scaled, cmap='gray')  # 'gray' 是灰度模式

# 添加标题和坐标轴标签
plt.title('Gray-scale Image')
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')

# 保存图片
plt.savefig('gray_scale_image.png', dpi=300)  # 可以调整dpi以提高图像质量

# 显示图像
plt.show()

这段代码首先将原始的0-127范围调整到0-255范围，然后创建一个灰度图像，并将其保存为PNG文件。`cmap='gray'`指定了灰度颜色映射。